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Dev.toAI/ML
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Deterministic Logic과 AI의 하이브리드 설계를 통한 시스템 신뢰성 확보
When to NOT Use AI
AI 요약
Context
모든 문제 해결에 AI를 우선 적용하려는 'Hammer Problem'으로 인한 시스템 효율 저하 및 불확실성 증가 발생. 특히 정밀한 제어가 필요한 Deterministic 영역에서 AI 도입 시 Prompt Engineering 오버헤드와 Hallucination 리스크가 수반되는 한계점 노출.
Technical Solution
- 30-line Test 기준 도입을 통한 AI 적용 여부의 정량적 판단 프로세스 구축
- Deterministic Logic(날짜 변환, 세금 계산, 정규식 매칭) 영역에 LLM 대신 순수 Code 기반 함수 설계
- Ambiguity(의도 파악, 요약, 판단) 영역에 LLM을 배치하여 비정형 데이터의 구조화 수행
- AI를 이용해 Fuzzy Step에서 Intent를 분류하고 Code가 정밀 실행을 담당하는 Hybrid Pattern 아키텍처 적용
- Semantic Search를 위한 Embedding 기반 검색과 Indexing/Deduplication을 위한 Code 기반 저장소 관리의 역할 분리
- 정밀도와 반복성이 요구되는 UI 생성 작업에 LLM 대신 HTML/CSS Template Engine 활용으로 100% 일관성 확보
실천 포인트
1. 해당 기능을 30줄 이내의 코드로 구현 가능한지 검토
2. 동일 입력에 대해 항상 동일한 결과가 나와야 하는 Deterministic Logic인지 확인
3. 비정형 데이터의 Intent 분류 단계에만 AI를 배치하고 후속 프로세스는 Code로 제어하는 하이브리드 구조 설계
4. 정밀한 포맷팅과 반복 작업 시 LLM 대신 Template Engine 도입 고려